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Schulungsübersicht
Einführung in Qwen für NLP
- Überblick über die Architektur und Fähigkeiten von Qwen
- Einrichten der Umgebung und Zugriff auf die Qwen-API
- Wichtige Funktionen und NLP-fokussierte Funktionalitäten
Erweiterte Textverarbeitung mit Qwen
- Texterzeugung und Sprachmodellierung
- Sentimentanalyse und Emotionserkennung
- Zusammenfassung und Paraphrasierung
- Entitätserkennung und Textklassifizierung
Integration von Qwen in NLP-Workflows
- APIs und Bibliotheken für nahtlose Integration
- Erstellung von Pipelines für Textvorverarbeitung und -analyse
- Bereitstellung von Qwen-Modellen in Produktionsumgebungen
Anpassung und Fine-Tuning
- Anpassung von Qwen an spezifische NLP-Aufgaben
- Training benutzerdefinierter Modelle mit domänenspezifischen Daten
- Techniken zur Verbesserung der Modellleistung
Evaluierung und Leistungsoptimierung
- Metriken zur Bewertung der Qualität von NLP-Modellen
- Bewertung der Ausgabe von Qwen und Fehleranalyse
- Optimierung der Recheneffizienz
Fallstudien und bewährte Verfahren
- Anwendungen von Qwen in branchenspezifischen NLP-Aufgaben
- Bewährte Verfahren für den groß angelegten Einsatz
- Umgang mit Herausforderungen und Einschränkungen von Qwen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene Kenntnisse der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen
- Kenntnisse in Python-Programmierung
Zielgruppe
- NLP-Spezialisten
- Datenwissenschaftler
- KI-Forscher
14 Stunden
